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申请/专利权人：浙江工业大学
申请日：2024-12-16
公开（公告）日：2025-01-14
公开（公告）号：CN119313925A
专利技术分类：...匹配过程的组织，例如 图像或视频特征的同步或顺序比较； 粗细方法，例如 多尺度方法； 使用上下文分析； 字典的选择[2022.01]
专利摘要：本发明涉及一种基于计算机视觉的粗粒土颗粒追踪及破碎匹配方法，步骤如下，S1.使用训练后的YOLO11模型对图像或视频中的粗粒土颗粒进行识别；S2.使用BoT‑SORT对S1中粗粒土颗粒识别结果进行多目标追踪；S3.使用PIV算法对YOLO11识别区域外的细粒土颗粒进行追踪；S4.使用SIFT算法对S2得到的追踪结果进行特征点提取，并且使用FLANN对特征点进行匹配，获得土颗粒破碎匹配结果。该方法能够实现不均匀级配颗粒追踪及破碎匹配，进行第一次训练后，能够对相同种类、不同形态的粗粒土颗粒进行追踪，具有极高的鲁棒性和泛化能力。
专利权项：1.一种基于计算机视觉的粗粒土颗粒追踪及破碎匹配方法，其特征是：步骤如下，S1.使用训练后的YOLO11模型对图像或视频中的粗粒土颗粒进行识别；S2.使用BoT-SORT对S1中粗粒土颗粒识别结果进行多目标追踪；S3.使用PIV算法对YOLO11识别区域外的细粒土颗粒进行追踪；S4.使用SIFT算法对S2得到的追踪结果进行特征点提取，并且使用FLANN对特征点进行匹配，获得土颗粒破碎匹配结果。
百度查询： 浙江工业大学 一种基于计算机视觉的粗粒土颗粒追踪及破碎匹配方法
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